首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机软件论文--程序设计、软件工程论文--软件工程论文

基于Robot Framework的自动化测试研究及应用

摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第一章 绪论第11-16页
   ·研究背景及意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-14页
     ·国外研究现状第12-13页
     ·国内研究现状第13-14页
   ·研究内容第14-15页
   ·论文的组织第15-16页
第二章 测试知识及被测系统介绍第16-26页
   ·软件测试基础第16-18页
     ·软件测试概念第16页
     ·自动化测试有关概念第16-17页
     ·软件测试阶段划分第17-18页
     ·常用测试数据设计方法第18页
   ·自动化测试脚本技术第18-19页
   ·自动化测试框架技术第19-20页
     ·录制回放第19页
     ·数据驱动框架第19-20页
     ·关键字驱动框架第20页
   ·测试工具的选择第20-21页
     ·WinRunner第20页
     ·Rational Robot第20-21页
     ·Robot Framework第21页
   ·Robot Framework的工作原理第21-24页
     ·驱动模块第22页
     ·测试执行调度模块第22页
     ·文件解析模块第22页
     ·组件加载模块第22-23页
     ·日志报告模块第23页
     ·RF中的关键字驱动机制第23-24页
   ·被测系统介绍第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第三章 测试需求分析第26-31页
   ·概述第26页
   ·客户端性能监控需求第26-27页
   ·ISM功能测试需求第27-29页
     ·发现设备第27页
     ·用户管理第27页
     ·基础业务第27-28页
     ·增值业务第28页
     ·告警管理第28页
     ·配置管理第28-29页
   ·共享业务测试需求第29页
   ·兼容性测试需求第29页
   ·规格测试需求第29页
   ·自动化测试目标第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第四章 测试方案设计第31-35页
   ·ISM性能监控方案第31页
   ·独立进程启动方案第31-32页
   ·ISM功能测试方案第32-33页
     ·界面元素操作第32页
     ·SSH测试方案第32-33页
   ·共享服务测试方案第33页
   ·配置管理功能测试方案第33页
   ·兼容性及规格测试第33页
   ·RF在测试中的不足第33-34页
   ·本章小结第34-35页
第五章 测试方案实现第35-51页
   ·自动化测试系统开发环境及工具第35页
   ·独立进程测试方案实现第35-40页
     ·启动ISM及JvmConnector服务端第36-37页
     ·创建JvmConnector客户端第37-38页
     ·导入关键字库第38-40页
   ·SSH测试库第40-45页
     ·基于Plink及Expect的SSH测试第40-42页
     ·基于Ganymed的SSH测试第42-45页
   ·CIFS共享测试库第45-46页
   ·FTP测试库第46-47页
   ·通用关键字设计第47-50页
     ·GUI通用关键字库第47-48页
     ·关键字执行控制通用库第48-50页
   ·本章小结第50-51页
第六章 测试应用第51-65页
   ·自动化测试系统结构第51-52页
   ·运行环境及组网方案第52页
   ·自动化测试启动脚本设计第52-53页
   ·发现设备模块测试第53-57页
     ·测试逻辑设计第53-54页
     ·测试结果分析第54-57页
   ·快照测试第57-58页
     ·测试逻辑设计第57页
     ·测试结果分析第57-58页
   ·告警模块测试第58-60页
     ·SSH库应用效果第58-59页
     ·测试结果分析第59-60页
   ·持续集成测试第60-62页
     ·持续集成测试方案第60-61页
     ·持续集成测试结果第61-62页
   ·自动化测试应用效果评估第62-64页
     ·测试用例的开发成本第62-63页
     ·缺陷发现率第63页
     ·自动化覆盖率第63-64页
   ·本章小结第64-65页
工作总结与展望第65-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-70页

论文共70页,点击 下载论文
上一篇:基于MeeGo的移动辅助诊疗系统的实验性研究与实现
下一篇:基于机器学习算法的自动图像标注